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㈠ 一周就学会python你真的能够做到吗

也许在很多人看来，python是一门很“容易”学的编程语言，“容易”到什么程度？他们认为：一周就能学会python！

在知乎上有一条有趣的动态：

该条动态的作者认为一个高考600分以上的人，一天时间能学会 Python，一周时间就能推完 Andrew Ng 的 ML 课程。

恰好，我是一个高考600分以上的人，学过 Python，也看过 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程。所以我想设身处地就这个话题聊一聊，到底能不能在短时间内学会 Python，这里我们不限制时间为一天，就一周好了。

我并不反对上图中作者的观点，因为我确实只用了一天就初学和上手了 Python（大学四年级），还写出了小应用。不过这个学习成果存在一个不可忽略的前提条件：在学习 Python 之前，我已经写过两年 C++ 和一年 Java 了。

和没有一点基础的人相比，我已经拥有了大量的编程实践经验和计算机理论知识，所以我能一天上手 Python，并不是非常奇怪和罕见的现象。

针对上面的问题，我的观点是：即使是高考600分以上的人，如果没有一定的编程基础，也很难在一周内学会 Python。

当然，也不排除有人是天才，可以速成。但是至今我还没有发现这样的人。我女朋友、我周围的同学，高考都是600分甚至650分以上，但我真的没有见过谁能一天或一周就学会编程的。

那么，更一般的情况是，高考600分以上的人尚且不能一周学会 Python，那些没有600分以下的人是不是更难学会呢？从概率上讲，是的，这里不是歧视，只是阐述一种现象。

但为什么时常有人说可以快速入门 “Python”，是他们在说假话吗？

我想他们并没有说假话，只是忽略了一个关键的问题——我在前文提到的“基础”。有了基础之后，一周入门 Python，速成 Django，一天学会爬虫，这都是再正常不过的事情了。但这些对于完全没有接触过编程的同学来说，实在是难度太大。

之前听过我的一个直系学长关于创业的讲座，那是2014年，我才大二。学长的名字杜昶旭，朗播网的创始人兼CEO，现在早已有了一份自己的事业。我印象最深刻的一幕，是台下的同学请他分享一下自己在创业过程中遇到的困难，他答道——当你走过荆棘、越过重重困难走到山顶的时候，你看到的是一望无际的远方和光明，之前的困难你都会忘得一干二净。

这句话我十分认同，我在第一次高考失利后复读过一年，每当我读到自己在复读时期记录的点滴生活，都会感叹那些日子是多么艰难，却总是忘记那就是我曾经的生活，忘记复读的那个人是我，忘记那些日子究竟有多苦。唯一记得的就是我复读后的成绩——比前一年多考了140多分。

人在经历重重磨难并取得暂时的成功后，会很容易忘记自己受过的苦，记得的只是成功。

所以，当有人告诉你可以快速学会一项大部分人都很难学好的技能时，有三种可能，一是他在装逼，二是他是天才，三是他努力过了却忘记了自己的努力。大部分情况下，是第三种。

一周学不会 Python。

为什么很多人都觉得 Python 简单，到底是谁在说 Python 简单，Python 是否真的简单，如果真的简单它到底简单在哪里？

我想，很多人说 Python 简单指的是“语法”层面的简单。的确如此，Python 和其他编程语言如 C++、Java、PHP、Go 相比，语法要简单很多。

除了语法简单，Python 天然适合和数据打交道，对数据的处理相对其他编程语言也是比较方便，内置的数据结构也比较少。

但是我们很容易忽略一个问题：编程语言不能独立于业务而单独存在，编程是为了解决问题的。各个编程语言都有自己擅长的方面，比如 Linux 内核系统调用、底层交互方面，C++ 可能更占优势；实际业务场景中有大量的计算任务和并发时，可能要达到某一参数指标，Go 会更加简单。

只是语法简单没有用，在能满足业务要求的前提下，谁最容易达成目标，谁才是最简单的。

况且，Python也没有传说中那么简单，只会语法和能做出东西是有本质区别的，就像你会了 Python 语法，但你能做出数据分析吗，能写爬虫吗，能开发 Web 吗？任何一门编程语言往深学，都会成为工具，能用工具完成具体的任务才是真的学好并用好了它。

我喜欢买书，也喜欢看书，下图是我从书柜上随便拿的几本关于Python的书，有的我看完了，有的正在看，有的还没看，每本书都有几百页厚，任何一个方向往深了学，都不简单。

我们学习的时候，千万不能在刚开始的时候就给自己一个心理暗示：这很简单，很容易学好，如果这样，你将很难在学习中坚持下去。

我时常看到一个有趣的现象，不少人都很在意“编程语言排行榜”，如果自己正在学习 Python 或 C++，而 Python 或 C++ 的排名又上升了，他就会格外开心，反之就开始骂爹喊娘。

其实大可不必这样，学习编程的时候一定不要把自己限定在某一门编程语言中。在实际工作中，大多数情况下我们是根据项目来选择合适的编程语言，而不是根据编程语言选择合适的项目。

比如你一直写 C++，但是来了一个适合用 PHP 做的需求，即使你不会 PHP，你也得用 PHP 写。不会写也要一天入门，工作就是这样的，别问我为什么，工作一年半我已经写过 JAVA、JavaScript、C++、PHP、Python、Lua、Go ... 而我当初入职面试的岗位是C++工程师...

多了解一点没坏处。

经常有朋友们问我：

很多初学编程的朋友对如何入门伤透了脑筋，而我的回答只能是：

其实大家现在学习编程比我们当初的条件好多了，我们刚学编程那会儿，慕课还没有流行起来，我那时学C语言看的还是谭浩强的书。哪里有现在这么方便，动不动就送你1024G资料的福利，掩面。

其实学编程和学外语一样，都是阶梯式进步的，而它的特点就是，在学习很长一段时间后都感受不到进步，但突然某一天就开窍了，想通了很多问题，感受到自己的经验值得到了大幅度的提升，然后又会陷入一段平淡期。

当你多经历几次这样的循环，你就算是学会编程了。

学习编程，我们不应该以天为单位，而应该以年为单位。如果非得给一个最快能入门的时间，那就定为三个月吧，如果你真的在三个月里用大量的时间投入去看一门课，啃一本书，三个月后你应该会到达一个新的 Level，就算是入门了。

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㈡ python3.5怎么打开

有的时候因为一些原因需要安装两种版本的python，一种是python2.7，另一种是python3.5，此时当我们在cmd使用python命令打开python时默认打开python2.7，下面我们就来看一下打开python3.5的方法。
在python3.5的安装目录下找到python.exe改为python3.exe(名字自己可以随意修改)，然后将这个修改后的exe放入环境变量。
然后在cmd使用python3命令即可打开python3.5

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㈢ python的解释器为什么打不开

python的解释器打不开是因为安装路径没有添加到环境变量中

打开电脑的环境变量，将python解释器的路径添加到系统变量Path中，然后点击确定，重新打开一个cmd命令行窗口，输入“python.exe”就可以执行python编译器了

示例如下：

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㈣ python分哪些工作

Python的工作分为哪些？

一、Web 开发（Python 后端）

Python 有良多优秀的 Web 开发框架，如 Flask、Django、Bootstar 等，可以匡助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用 Python 只需添加几行代码即可，这受到了良多初创型公司的一致欢迎。

像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python 搭建的，国外则更多，如：YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix 等代表地球顶级流量的大站，都构建在 Python 之上。

二、Python 爬虫工程师

顾名思义，就是用Python 收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑 Python 的第一驱动力。靠人力一礼拜才能完成的工作，你泡着咖啡、跑 10 分钟爬虫即可，又装 X 又实用，学会 Python 爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。

三、Python 数据分析师

这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：本日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些“定制化推荐” 的老手。

可以说，所有的贸易公司都需要这样一个角色，Python 数据分析师也成了目前最火的职业之一。

四、AI 工程师

人工智能是最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80 K、100 K 的职位也有良多，小编流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。

Python 是人工智能时代的头牌语言，无论是机器学习 （Machine Learning）仍是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用 Python 调用，如：Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow 等，因此 Python 是人工智能工程师的必备技能之一。

五、自动化运维工程师

运维工程师常常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python 可以自动化批量治理服务器，起到 1 个人顶 10 个人的效果。自动化运维也是Python 的主要应用方向之一，它在系统治理、文档治理方面都有很强盛的功能。

六、自动化测试工程师

测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且轻易犯错。 提供了良多自动化测试的框架，如 Selenium、Pytest 等，避免了大量的重复工作，Python 自动化测试也变得越来越流行。

七、Python 游戏开发

Python 游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、机能优化等工作。

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㈤ python如何调用函数中的数组

python调用函数中的数组的方法：

在函数里面使用global定义一个全局变量，然后将数组赋值给这个变量，调用该函数，带有数组的的这个全局变量就可以直接使用了

示例如下：

执行结果如下：

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㈥ python从什么开始学

Python从基础开始学。

先学Python的基础，然后根据自己想从事的方向，继续在基础上深入学习。

比如想学爬虫，就继续找爬虫的有关东西进行学习。

Python的介绍

Python 是一种代表简单注意思想的语言，阅读一个良好的 Python 程序，即使是在 Python 语法要求非常严格的大环境下，给人的感觉也像是在读英语段落一样。

换句话说，Python 编程语言最大的优点之一，是其具有伪代码的特质，它可以让我们在开发 Python 程序时，专注于解决问题，而不是搞明白语言本身。

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㈦ python是解释型吗

是的，Python属于解释型语言。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。
是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

㈧ python是后端吗

Python属于后端开发，Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。在后端开发中有着极其重要的作用。

Python的特点：

1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单

2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。

3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。

4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。

6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植到许多平台。

7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。

Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：

• Web 和 Internet开发

• 科学计算和统计

• 人工智能

• 桌面界面开发

• 软件开发

• 后端开发

• 网络爬虫

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㈨ python常用到哪些库

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：

16. Mysql-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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㈩ python是一种编程语言吗

当然！
Python是一种高级的编程语言，是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
汇编语言assembly language，是一种用于电子计算机、微处理器、微控制器或其他可编程器件的低级语言，亦称为符号语言。在汇编语言中，用助记符代替机器指令的操作码，用地址符号或标号代替指令或操作数的地址。
高级语言High-level programming language，是一种独立于机器，面向过程或对象的语言。高级语言是参照数学语言而设计的近似于日常会话的语言。
计算机语言具有高级语言和低级语言之分。而高级语言又主要是相对于汇编语言而言的，它是较接近自然语言和数学公式的编程，基本脱离了机器的硬件系统，用人们更易理解的方式编写程序。编写的程序称之为源程序。